SMAクロスオーバー戦略をバックテストする方法
SMAクロスオーバー戦略は、短期SMAが長期SMAを上抜けたら買い、下抜けたら売る戦略で、代表例は50日SMAと200日SMAのゴールデンクロスです。トレンド相場では機能しやすい一方、レンジ相場ではダマシが増えるため、取引コストを含め10年以上の日足データで検証しましょう。
単純移動平均のクロスオーバーは、最も古いシステマティックな売買シグナルの一つです。機械的で理解しやすく、広く研究されてきたため、戦略を正しくバックテストする方法を学ぶ出発点として最適です。
SMAクロスオーバーとは？
単純移動平均（SMA）は、一定の参照期間における終値の算術平均です。SMAクロスオーバー戦略では2本の移動平均を使います。1本は短期（期間が短い）、もう1本は長期（期間が長い）です。短期SMAが長期SMAを上抜けると上昇トレンドの可能性を示し、買いシグナルになります。下抜けると下降トレンドの可能性を示し、売りまたは空売りのシグナルになります。
ロジックは直感的です。直近の価格が長期平均より上で推移していれば、モメンタムは上向きです。しかし、SMAクロスオーバーを魅力的にしているシンプルさは、同時にその限界でもあります。本質的に遅行指標であり、値動きが始まった後でしか反応しません。
よく使われるパラメータの組み合わせ
最もよく知られたSMAクロスオーバーはゴールデンクロス / デッドクロス（Golden Cross / Death Cross）、つまり50日SMAと200日SMAの交差です。この組み合わせは機関投資家のトレーダーにも注目され、金融メディアでも頻繁に取り上げられます。
ほかによくバックテストされる組み合わせは次のとおりです。
- 10 / 30日 — シグナルが速く、取引回数が多く、取引コストが高い
- 20 / 50日 — 中期向けで、スイングトレードにバランスが良い
- 50 / 200日 — 遅く、年間の取引回数が少ない。ポジショントレード向け
- EMA版 — 指数移動平均は直近の価格により大きな重みを置きます。両方を試して比較しましょう
適切な組み合わせは、資産のボラティリティ、時間軸、保有期間の長さに対する許容度によって決まります。SPYの日足での50/200クロスオーバーは10年で5回未満しかシグナルを出しませんが、BTCの1時間足での10/30クロスオーバーは数百回出すこともあります。
バックテストの設定
SMAクロスオーバーを正しくバックテストするには、次の項目を決める必要があります。
- 対象銘柄と時間軸。どの資産を対象にしますか？期間はいつからいつまでですか？複数の相場サイクルをカバーするため、少なくとも10年分の日足データを使いましょう。
- エントリーとエグジットのルール。クロスが発生したバーの終値でエントリーしますか、それとも次のバーの始値ですか？後者のほうが現実的です。通常、シグナルが出たのと同じローソク足で約定させることはできません。
- ポジションサイズ。固定ドル金額、固定株数、それとも資産の一定割合ですか？これはドローダウンの計算に大きく影響します。
- 取引コスト。手数料と現実的なスリッページの見積もりを含めましょう（取引頻度の高いクロスオーバーでは、片道0.05%でも結果が大きく変わります）。
- ベンチマーク。同じ資産のバイ・アンド・ホールドと比較しましょう。年率8%の戦略でも、バイ・アンド・ホールドが12%なら、資産曲線がどう見えようと役に立ちません。
結果の読み解き方
バックテストが終わったら、結論を出す前に次の指標に注目しましょう。
- シャープレシオ：ボラティリティ1単位あたりのリターンです。0.5未満は低く、1.0超は良好、2.0超は例外的で疑ってかかるべき水準です。
- 最大ドローダウン：テスト期間中の高値から安値までの最大損失です。最大ドローダウンが40%の戦略は、実運用では心理的に非常に耐えがたいものです。
- 勝率とプロフィットファクター：SMAクロスオーバー戦略の勝率は35〜45%であることが多く、勝つより負けるほうが多いものの、勝ちトレードの利益は大きくなります。プロフィットファクターが1.5を超えていれば、低い勝率を補えます。
- 取引回数：テスト期間中の取引が30回未満なら、結果は統計的に有意ではありません。取引回数が多いほど、指標への信頼性が高まります。
よくある落とし穴
過剰最適化が最大のリスクです。50通りのSMAの組み合わせを試して最良のものだけを報告するなら、優位性を発見したのではなく、データマイニングをしただけです。どのパラメータセットも、最適化に使っていない取り分けた期間で検証しましょう。
生存者バイアス（survivorship bias）は株式のバックテストに影響します。現在のS&P 500構成銘柄で20年さかのぼってSMAクロスオーバーを検証すると、生き残った企業だけをテストすることになります。倒産した企業はもう指数に含まれていません。生存者バイアスのないデータセットを使いましょう。
相場局面への依存は最も過小評価されている問題です。SMAクロスオーバーはトレンド相場では機能しますが、方向感のないレンジ相場ではひどく損失を出します。結果を年ごとに確認しましょう。戦略が2010〜2021年の強気相場でしか機能していないなら、頑健とは言えません。
実際に試してみましょう
コードを書かずにさまざまなSMAパラメータの組み合わせを試す最速の方法は、戦略を自然言語で説明することです。QuantPromptなら、たとえば次のように入力できます。「SPYの日足データで20日SMAが50日SMAを上抜けたら買い、逆のクロスで売る。1回の取引で資産の100%を使う。」AIが戦略を解析し、過去のOHLCVデータでバックテストを実行して、資産曲線、ドローダウンチャート、主要指標を含む完全なパフォーマンスレポートを返します。コードは不要です。
これにより素早い反復が現実的になります。10/30、20/50、50/200を数分で比較し、シャープレシオを並べて見比べ、各パラメータセットがどの相場局面で最も良い成績を出すかを見極められます。